【摘 要】
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为快速预判流量等级,将复杂洪水预报过程简化为径流预判任务,借鉴卷积神经网络(CNN)在图像识别领域的应用思路,研究CNN径流预判模型搭建过程,深入分析样本处理、网络搭建、参
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC150006,2016YFC002210)
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为快速预判流量等级,将复杂洪水预报过程简化为径流预判任务,借鉴卷积神经网络(CNN)在图像识别领域的应用思路,研究CNN径流预判模型搭建过程,深入分析样本处理、网络搭建、参数率定、性能测试、精度检验、知识训练等关键环节,提出基于CNN深度学习的径流预判方法。根据某水库200-2017年的历史运行资料,构建其入库径流等级预测CNN模型实例,采用61362个样本进行参数训练,17532个样本进行模型测试,766个样本进行成果检验,预测准确率为92.94%。研究结果表明,CNN径流预判方法可作为防汛形势分析及会
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